5 façons dont Amazon utilise l’IA pour améliorer vos achats de vacances et livrer votre colis plus rapidement

Amazon utilise l’intelligence artificielle (IA) pour rendre les achats de vacances fluides et pratiques pour les clients du monde entier. La saison des achats de vacances commence avec le Black Friday et le Cyber Monday. «C’est notre Super Bowl, et nous nous entraînons depuis des mois», a déclaré Scot Hamilton, vice-président du routage et de la planification de la livraison en dernière mile chez Amazon. «L’IA nous aide dans tout ce que nous faisons avant la saison des vacances et pendant les grandes journées d’achats comme le Cyber Monday. Cela doit être quelque chose que vous ne voyez pas ou ne ressentez pas, mais c’est aussi crucial que l’oxygène. Lorsque vous ne vous en rendez pas compte, cela signifie qu’il fonctionne parfaitement. » Notre liste montre comment l’IA touche chaque partie du parcours client, du site personnel d’Amazon à un colis trié par un robot, jusqu’au livreur qui le dépose. Bien avant qu’un client ne clique pour acheter son article, la technologie d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement (SCOT) d’Amazon est déjà en action. SCOT aide à prévoir la demande pour plus de 400 millions de produits chaque jour, en utilisant des ensembles de données massifs et en apprenant en profondeur pour décider quels produits stocker dans quelles quantités dans quelle installation Amazon, tout en coordonnant les expéditions d’inventaire de millions de vendeurs dans le monde entier. Lorsque Amazon a introduit pour la première fois l’apprentissage profond dans SCOT il y a une dizaine d’années, la précision des prévisions a bondi de 15 fois en seulement deux ans, permettant à Amazon de stocker une sélection de produits de plus en plus grande et de les livrer plus rapidement aux clients. En 2020, Amazon a commencé à utiliser la technologie de transformateur – le moteur de logiciel qui a révolutionné le traitement du langage naturel et permis des progrès importants en matière d’IA générative – pour introduire un modèle de prévision unifié. Le modèle permet de faire des prédictions encore plus précises de ce que les clients aimeront et achèteront dans le vaste catalogue de produits d’Amazon. La technologie a aidé à améliorer encore la prévision à long terme de ce que Amazon devrait stocker sur ses étagères.

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